Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma...
Eyüp Kaan Ülgen
1 hafta önce
Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma...
Eyüp Kaan Ülgen
1 hafta önce
Dengesiz Veri Setlerinde Modelleme
Standart bir sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmasının amacı doğruluğu maksimize etmektir. Dengesiz veri setlerinde ise algoritma, veri sayısı çok olan sınıfı daha iyi öğrenecektir ve bu eğitimin sonucu çoğunluk sınıfı için düşük hata oranı, ancak azınlık sınıfı için daha yüksek hata oranı olacaktır.
Emre Rıdvan Muratlar
2 hafta önce
Boruta Algoritması ile Değişken Seçimi
Boruta veri setine eklediği gölge değişkenler ve iterasyonlu yapısı ile bir veri setinden önemli ve önemli olmayan değişkenlerin tarafsız ve istikrarlı bir şekilde seçilmesini sağlayan, Random Forest tabanlı değişken seçme yöntemidir.
Emre Rıdvan Muratlar
5 ay önce
MXNet ile Derin Öğrenme 1.2: Doğrusal (Linear) Regresyon (Uygulama)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine devam ediyoruz. İlk bölümde doğrusal regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşmıştık. Bu bölümde doğrusal regresyon konusunda MXNet kütüphanesini kullanarak...
Abdullah Enes Doruk
6 ay önce
-
Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
455 0 -
MXNet ile Derin Öğrenme 2.2: Softmax Regresyon (Uygulama)
137 0 -
Dengesiz Veri Setlerinde Modelleme
277 0 -
Spark ve Delta Lake ile Büyük Veri Slowly Changing Dimension Type2
390 0 -
Spark İşini Cep Telefonundan Başlatmak: Apache Livy Server
243 0
